福特宣布裁員數百名南非工人
2025-11-14 08:55 5,375次浏览北京8月10日電(記者 吳濤)今年上半年，我國機器人產業營業收入同比增長27.8%，工業機器人和服務機器人產量同比分別增長35.6%和25.5%，連續12年位居全球最大工業機器人應用市場。未來機器人又將如何發展，重心在哪？ 2025世界機器人大會在北京舉行。記者 吳濤 攝 機器人「花活」越來越多 在2025世界機器人大會期間，眾多機器人帶來新功能，除了唱歌、跳舞、聊天等常規動作外，醫療機器人層出，物流機器人落地應用越來越廣，甚至保姆等服務機器人「花活」也越來越多。此外，北京亦莊「機器人大世界2.0」正式啟幕，全球首個具身智慧機器人4S店和機器人主題餐廳「機器人焰究所」已經成為大會期間的地標。 由此可見，現在消費者日常生活中「機器人含量」越來越高。渴了，機器人可以為您倒咖啡、斟茶；累了，機器人幫您收拾打掃；無聊了，機器人還可以對話聊天。 在倉儲物流領域，智狼貨到人系統等智能產品已廣泛應用於服裝、醫藥、3C等行業。相關案例可充分利用12米以下的庫房空間實現高密度存儲，存儲坪效相比普通倉庫提升4倍以上，入庫上架效率提升6倍，揀貨環節準確率高達99.99%。 資料顯示，工業機器人應用範圍覆蓋國民經濟71個大類、241個中類；醫療、配送、養老等服務機器人融入生活百態，開闢民生服務新空間。2024年，機器人產業營業收入近2400億元。今年上半年，工業機器人產量37萬套，服務機器人產量882.4萬套，同比分別增長35.6%和25.5%。 機器人未來發展重心在哪？ 在2025世界機器人大會期間，聯合國工業發展組織副總幹事鄒刺勇表示，當前，機器人正在與人工智慧技術加快融合，並深度重構產業現代化路徑，有力驅動生產力大幅躍升。特別是作為智慧機器人的最高形態、具身智能的最佳載體，人形機器人正在加速創新迭代，並深度賦能社會生產與日常生活。 也許很多消費者會有疑問，為什麼目前機器人為什麼還沒有大規模普及？宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興認為，目前人形機器人的硬體哪怕是靈巧手、整機等，某種意義上完全夠用，當然不夠好，要持續做得更好。 「目前的硬體夠用，最大的挑戰還是具身智能AI完全完全不夠用，這也是限制當前機器人，尤其是人形機器人大規模應用的地方，就是機器人大模型或者具身智能到現在為止還是不太夠用。」王興興表示。 電子與電氣工程師協會(IEEE)主席兼執行長凱薩琳·克萊默表示，AI和機器人確實在重塑著我們的世界。在發展的過程中，要關注的是倫理性、包容性和穩定性，推動可持續發展目標的關鍵就是來自於這些方面。(完)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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